Avaliações e Detalhes do Produto pandas python

O que eu mais gosto no pandas é o quão intuitivo e poderoso ele torna a manipulação de dados. Sua estrutura de DataFrame parece natural de se trabalhar, quase como lidar com uma planilha do Excel, mas com toda a flexibilidade do Python. Operações que levariam dezenas de linhas em Python puro—como limpar conjuntos de dados, mesclar tabelas, filtrar, agrupar ou calcular estatísticas—podem ser feitas em apenas uma ou duas linhas com pandas.

Também aprecio como o pandas se integra bem com todo o ecossistema de dados do Python, especialmente NumPy, Matplotlib e scikit-learn. Este fluxo de trabalho contínuo torna o pandas uma ferramenta essencial para qualquer projeto de ciência de dados ou análise. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma das minhas principais frustrações com o pandas é que ele tende a ficar lento e consumir muita memória ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, pois carrega todos os dados na RAM. Certas operações, como tarefas complexas de groupby ou a aplicação de funções personalizadas em Python, podem ser significativamente mais lentas do que o que você poderia experimentar com bancos de dados otimizados ou sistemas distribuídos. A curva de aprendizado também pode ser bastante íngreme para iniciantes, dada a ampla gama de métodos, várias opções de indexação e as distinções entre Series e DataFrames. Além disso, depurar operações encadeadas às vezes é complicado, e fazer o pandas funcionar de forma eficiente com fontes de dados como bancos de dados SQL ou armazenamento em nuvem frequentemente requer configuração adicional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas é uma biblioteca Python madura e de código aberto para manipulação e análise de dados. Seus componentes principais, `DataFrame` e `Series`, fornecem abstrações robustas para lidar com dados estruturados e rotulados.

Aqui está o que se destaca da perspectiva de um desenvolvedor:

✅ Estruturas de Dados Expressivas

• `DataFrame`: Estrutura de dados tabular bidimensional, de tamanho mutável e heterogênea, com eixos rotulados (linhas e colunas).

• `Series`: Array unidimensional rotulado, capaz de conter qualquer tipo de dado.

✅ Suporte Abrangente de I/O

• Funções nativas para leitura/escrita de CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e mais. Métodos como `read_csv()`, `to_excel()` e `read_sql()` simplificam a integração com fontes de dados externas.

✅ Manipulação Eficiente de Dados

• Indexação, fatiamento e subsetting poderosos usando seletores intuitivos baseados em rótulos ou inteiros.

• Operações vetorizadas construídas sobre o NumPy permitem cálculos rápidos e eficientes em memória em grandes conjuntos de dados.

• Suporte embutido para lidar com dados ausentes (`NaN`, `NA`, `NaT`) sem interromper os fluxos de trabalho.

✅ Agrupamento e Agregação Avançados

• Operações flexíveis de `groupby` para fluxos de trabalho de dividir-aplicar-combinar, suportando agregações e transformações complexas.

✅ Séries Temporais e Dados Categóricos

• Tipos e métodos especializados para séries temporais (por exemplo, `Timestamp`, `Period`, reamostragem) e dados categóricos, melhorando tanto o desempenho quanto o uso de memória.

✅ Interoperabilidade

• Integração perfeita com o ecossistema de dados Python mais amplo: NumPy para operações numéricas, Matplotlib e Seaborn para visualização, e scikit-learn para pipelines de aprendizado de máquina.

✅ Remodelagem, Mesclagem e Pivot

• Funções como `pivot_table`, `melt`, `merge` e `concat` permitem remodelagem e junção flexíveis de dados.

✅ Documentação Extensa e Comunidade

• Grande e ativa comunidade e documentação extensa, com uma riqueza de tutoriais e exemplos para a maioria dos casos de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas é otimizado para operações em memória e execução em um único thread. Manipular conjuntos de dados muito grandes (que não cabem na RAM) ou aproveitar CPUs multi-core requer ferramentas ou bibliotecas externas (por exemplo, Dask, cuDF). Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Criei visualizações e relatórios usando extensas bibliotecas Python, Pandas, Numpy, Matplotlib. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada disso, tudo de acordo com a minha expectativa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usabilidade e representação gráfica de vários conjuntos de dados Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada de mais para não gostar, ainda está se desenvolvendo na esperança de amadurecer o suficiente para ser o melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É fácil de entender. É perfeito para manipulação de dados de pequeno porte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tende a ser mais lento à medida que o tamanho dos dados aumenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele tem múltiplas funções para o processamento de conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A sintaxe continua mudando com as atualizações, então isso causa alguma confusão às vezes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas python é uma biblioteca muito poderosa em python, Pandas tem recursos incríveis como análise de dados para arquivos como arquivo CSV, arquivo Excel, arquivo json, arquivo dollar, arquivo .text etc., ele converterá todos os tipos de arquivos em dataframe e você pode fazer operações facilmente neste dataframe. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou usando pandas há 1 ano e não tenho nenhuma aversão ao pandas porque é uma biblioteca muito poderosa. pandas apenas visualiza os dados em um dataframe, se quisermos visualizar os dados, precisamos usar outra biblioteca para isso, mas além disso, pandas é uma biblioteca muito boa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Facilidade de uso

- Facilidade de implementação

- Facilidade de integração

- Versatilidade

- Biblioteca atualizada Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há desgostos que eu consiga pensar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

DataFrames no Pandas são úteis para lidar e analisar dados de forma muito eficiente. Além disso, o pandas fornece métodos embutidos para filtrar e classificar dados, lidar com dados ausentes. Pandas permite/suporta a leitura de dados de arquivos Excel, CSV, etc., o que é outra vantagem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas tem algumas áreas fracas. Quando grandes conjuntos de dados são fornecidos como entradas, Pandas encontra problemas de desempenho, pois interagir com grandes DataFrames e realizar operações neles consome tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas em Python têm a capacidade de lidar e manipular grandes conjuntos de dados com facilidade. Ele fornece um conjunto rico de funções e métodos que tornam a limpeza, transformação e análise de dados eficientes e intuitivas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pandas funcionam lentamente para conjuntos de dados muito grandes, os data frames do pandas são mutáveis, o que significa que podem ser alterados a qualquer momento, isso pode ser vantajoso, mas pode ser confuso ou não funcionar bem se não forem manuseados adequadamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.